Büyük Havzalarda Akış Katsayısının Hesaplanması

Abstract

Akış katsayısı; yağış yoğunluğu, yağış alanı, sızma oranı, zemin cinsi, şehirleşme, havza parametreleri,..,vb. gibi birbirleri ile iç içe geçmiş ve iç bağımlı birçok faktöre bağlıdır. Bir havzanın akış katsayısını tespit etmede veri bazlı hesaplamalar ve abak (tablo) kullanımı olarak iki yaklaşım tarzı vardır. Başka bir coğrafya verilerinden üretilmiş hazır abakların kullanılmasında çeşitli mahsurlar vardır. Çalışmada akış katsayısının değişim dinamiklerine ve yerel kullanıma uygun bir abak geliştirilmiştir. Bunun için lojistik regresyon yöntemi kullanılmıştır. Akış katsayısı, akış yüksekliği ve alansal yağışın oranı alınarak hesaplanmaktadır. Çalışmada alansal yağışın hesaplanmasında, Thiessen Metodu, bu metotta iyileştirmeler yapılarak yeni türetilmiş Revize Thiessen Metodu ve alansal azaltma faktörleri kullanılmıştır. Akış yüksekliğinin hesaplanmasında ise yağış alanı hesaplamaları yapılmış, etkin drenaj alanı adıyla sabit havza alanı yerine kullanılmıştır Çalışmada kullanılan akış katsayısı hesaplama yöntemleri akış katsayıları üzerinden kıyaslanmış ve Revize Thiessen Metodu en başarılı yöntem olarak bulunmuştur. Alansal yağış hesaplanmadan önce, noktasal yağış verileri zaman içinde ötelenerek gecikme zamanlarının etkisi hesaplamalara dâhil edilmiştir. Bunun için çok değişkenli regresyon ve yapay sinir ağları modellerinde hassaslık analizleri yapılmıştır. Akış katsayısı hesaplamaları belli zaman aralıklarında (yıllık, aylık) yapılmasıyla zaman odaklı akış katsayıları bulunmuş olur. Akış katsayılarının mevsimlik değişimleri zaman serisi modelleri ile araştırılmıştır. Akış katsayılarının yıl içinde önemli dalgalanmalar yaptığı tespit edilmiştir. Hesaplamaların hidrograf analizi ile yağış akış olayları incelenerek yapılması sonucunda olay odaklı akış katsayıları hesaplanmaktadır. Çalışmada, bu metot günlük verilere uyarlanmıştır. Zaman odaklı ve olay odaklı akış katsayısı hesaplama yaklaşımları kıyaslanmış olay odaklı yöntemlerin daha doğru ve havza yağış akış ilişkisine daha uygun sonuçlar verdiği saptanmıştır.

Runoff coefficient depends on many interconnected factors such as; rainfall intensity, areal and sesonal distrubution of rainfall, infiltration rate, soil type and basin parmeters (slope, area..,etc.). There are two common approaches in determining runoff coefficients. These are data based calculations and using proper tables prepared for that region. Using geologicaly non proper tables cause mistakes. In this study a practical and regional table has been prepared using logistic regression approach. Runoff coefficients are calculated as the proportion of runoff and rainfall depths. In study three methods are used to calculate areal rainfall depth; Thiessen Method, Revised Thiessen Method and Areal Reduction Factors. Some improvements have been made to resolve some lacks of classical Thiessen Method and this new method is called Revised Thiessen Method. When compared three methods each other, the Revised Thiessen Method found to be successful. Multivariable regression models and sensitivity analysis in artifical neural networks have been used and lag time shifts were performed before calculating areal rainfal. The concept of time based runoff coefficient is used if the calculations are made in certain time intervals (e.g: annual, monthly,...etc). Time series analysis have been done and results are represented that; seasonal factors are very affective-especially in summers-in determining general behavior of runoff coefficients. If the calculations depends on rainfall and response runoff hydrograph, that time the event based runoff coefficient concept is used. In study, common event based runoff coefficient approach is adapted to daily data. The event based approach is found superior to time based aprroach.